package leetcode.editor.cn;

//给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按 任意顺序 返回答案。 
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// 示例 1: 
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//输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
//输出: [1,2]
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// 示例 2: 
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// 
//输入: nums = [1], k = 1
//输出: [1] 
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// 提示： 
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// 1 <= nums.length <= 10⁵ 
// k 的取值范围是 [1, 数组中不相同的元素的个数] 
// 题目数据保证答案唯一，换句话说，数组中前 k 个高频元素的集合是唯一的 
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// 进阶：你所设计算法的时间复杂度 必须 优于 O(n log n) ，其中 n 是数组大小。 
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// Related Topics 数组 哈希表 分治 桶排序 计数 快速选择 排序 堆（优先队列） 👍 1309 👎 0

import java.util.Comparator;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.PriorityQueue;

//Java：【347】 - 前 K 个高频元素
public class LeetCode_347_TopKFrequentElements{
    public static void main(String[] args) {
        Solution solution = new LeetCode_347_TopKFrequentElements().new Solution();
            // TO TEST
    }
    
    //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
class Solution {
    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
        int len = nums.length;
        int[] res = new int[k];
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            int key = nums[i];
            int count = map.getOrDefault(key, 0);
            count++;
            map.put(key, count);
        }
        PriorityQueue<Map.Entry<Integer,Integer>> queue = new PriorityQueue<>(new Comparator<Map.Entry<Integer,Integer>>() {
            @Override
            public int compare(Map.Entry<Integer,Integer> o1, Map.Entry<Integer,Integer> o2) {
                return o2.getValue() - o1.getValue();
            }
        });
        queue.addAll(map.entrySet());
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            res[i] = queue.poll().getKey();
        }
        return res;
    }
}
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)

}
